21st International Colloquium of GERPISA,
12th of June – 14th of June 2013, Paris
Résumé :
Aujourd’hui, la plupart des constructeurs automobiles américains et occidentaux essaient de s’implanter en Inde et plus généralement dans les pays du BRIC. Pour la plupart de ces entreprises, la crise financière de 2007 a accéléré le besoin de s’installer à l’étranger. En Inde, avec plus de 1,2 milliard de personnes, un taux de natalité élevé et une tendance à la hausse constante dans le secteur automobile, le potentiel futur semble inarrêtable. Mais avec plus de 300 langues différentes et un système de castes qui perpétue l’inégalité sociale, la croissance indienne et l’augmentation du niveau de vie ne seront pas réparties de manière homogène sur l’ensemble du territoire. Pour prendre en compte la grande diversité de l’Inde, le point de départ a été les bases de données Indiapolis, homologue indien du projet mondial e-Geopolis (MORICONI-EBRARD, 1994). De plus, les recensements officiels et les ensembles de données privés ont été agrégés sur deux périodes (2001 et 2011) et quatre échelles géo-localisées (établissement, agglomération, district et État). Les variables mises en œuvre sont liées à cinq catégories principales: la démographie, la sociologie, l’économie, l’équipement et l’analyse spatiale.
La base de données développée pour ce projet de recherche possède plusieurs millions d’entrées stockées dans un système de gestion de base de données et spatialement liées à un système d’information géographique. D’un point de vue opérationnel, cette approche peut être utilisée pour localiser plus précisément le marché de la consommation. En effet, en Inde, le marché de la consommation ne représente pas 1,2 milliard de personnes en raison d’un pourcentage de population appartenant à la classe moyenne inférieure à celle des sociétés occidentales. Ce type d’étude peut aider une entreprise à mieux comprendre les processus en cours en Inde pour mettre en place un réseau de concessionnaires. L’objectif de cet article est d’abord de présenter le concept et la méthodologie de conception d’une approche multi-échelle et multi-critères innovante.
Enfin nous allons présenter un modèle multi-échelle révélant certaines zones cachées à fort potentiel de consommation visibles uniquement en agrégeant les données relatives à un grand nombre de villes de petite et moyenne taille d’une échelle inférieure à une échelle supérieure.
